• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제8권3호
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• pp.1027-1033
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• 2001

In this paper we obtain the necessary and sufficient conditions for convergence concerning the Mann iterative sequences with errors for the class of continuous accretive operators in smooth Banach spaces.

• East Asian mathematical journal
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• 제17권2호
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• pp.349-365
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• 2001

Let X be a real Banach space and $A:X{\rightarrow}2^X$ be an $\alpha$-strongly accretive operator. It is proved that if the duality mapping J of X satisfies Condition (I) with additional conditions, then the Ishikawa and Mann iteration processes with errors converge strongly to the unique solution of operator equation $z{\in}Ax$. In addition, the convergence of the Ishikawa and Mann iteration processes with errors for $\alpha$-strongly pseudo-contractive operators is given.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제28권5_6호
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• pp.1499-1506
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• 2010

IIn this paper, we suggest and analyze a modified Mann's algorithm based on the CQ method for pseudo-contractive mappings in Hilbert spaces. Further, we prove a strong convergence theorem according to the proposed algorithm for pseudo-contractive mappings.

• 대한수학회논문집
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• 제13권4호
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• pp.765-773
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• 1998

Let E be a smooth Banach space. Suppose T : E longrightarrow E is a strongly accretive map. It is proved that each of the two well known fixed point iteration methods (the Mann and Ishikawa iteration methods), under suitable conditions, converges strongly to a solution of the equation Tx = f.

• 한국정밀공학회지
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• 제15권2호
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• pp.35-44
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• 1998

This paper describes multiple fault diagnosis method in complex system with hierarchical structure. Complex system is divided into subsystem, item and component. For diagnosing this hierarchical complex system, it is necessary to implement special neural network. We introduced Modular Artificial Neural Network(MANN) for this purpose. MANN consists of four level neural network, first level for symptom classification, second level for item fault diagnosis, third level for component symptom classification, forth level for component fault diagnosis. Each network is multi layer perceptron with 7 inputs, 30 hidden node and 7 outputs trained by backpropagation. UNIX IPC(Inter Process Communication) is used for implementing MANN with multitasking and message transfer between processes in SUN workstation. We tested MANN in reactor system.

• 한국방재학회 논문집
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• 제9권6호
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• pp.17-30
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• 2009

본 연구에서는 강수량, 월 최대강수량, 강수일수, 일강수량 20 mm, 30 mm 및 80 mm 이상인 일수의 장기추세의 통계적 유의성을 비모수 검정법인 Mann-Kendall 검정기법과 62개 지점의 1905년부터 2004년 기간 사이의 자료를 이용하여 분석하였다. 한반도 강수특성은 연강수량과 월 최대강수량의 증가, 강수일수 감소 그리고 20 mm, 30 mm, 80 mm 이상의 일강수를 가진 강수일수 증가로 요약될 수 있다. 또한 자료의 월별 추세분석 결과는 1, 5, 6, 7, 8, 9월 강수량과 월 최대강수량은 증가추세를 보이고 3, 4, 10, 11, 12월에는 감소추세를 보인다. 또한 6, 7, 8, 9월의 일강수량 20 mm와 30 mm 이상인 강수일수는 증가추세를 보였다. 그러나 Mann-Kendall 검정결과 90%와 95% 유의수준에 대하여 유의한 증감추세를 가지는 지점의 비율은 매우 낮았다. 이러한 결과는 각 변수의 선형 증감에 따른 장기 변동보다 자료들이 가지고 있는 분산형태의 불확실성이 매우 우세함을 의미하므로 수자원 계획 등에 반영하여야 할 것이다.

• 응용통계연구
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• 제34권3호
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• pp.439-447
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• 2021

범지구적 이상기후의 잦은 출현으로 기상 변화에 대한 관련 연구가 활발히 진행되고 있지만, 장기간 축적된 기상자료를 이용한 경향성 분석 연구는 부족하였다. 본 연구에서는 비모수적 분석방법을 이용해 40년간 종관기상관측장비(ASOS)로 부터 축적된 기온 시계열 자료의 경향성을 분석하였다. 남한지역의 연평균 기온과 계절별 평균기온 시계열 자료에 대한 Mann-Kendall 검정 결과 상승 경향성이 존재하는 것으로 나타났다. 또한 Pettitt 검정을 적용해 탐색된 변동점을 전후로 경향성의 정도를 파악할 수 있는 Sen's slope를 계산한 결과, 변동점 이후의 최근 자료에서 기온의 상승 경향성이 더욱 큰 것을 확인하였다.

• East Asian mathematical journal
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• 제14권1호
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• pp.165-172
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• 1998

In this paper, we give some fixed point theorems for compatible mappings satisfying the Mann type iteration. Our results extend and improve some theorems of Abbaoui, Rhoades and others

• East Asian mathematical journal
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• 제31권3호
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• pp.379-382
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• 2015

The purpose of this note is to study the estimation of errors of the implicit Mann iterative process with random errors.

• East Asian mathematical journal
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• 제28권3호
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• pp.287-292
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• 2012

In this paper, we establish the strong convergence for the Mann iterative scheme associated with uniformly continuous pseudocontractive mappings in real Banach spaces. Moreover, our technique of proofs is of independent interest.